摘要
本文提出了一种基于仿真的网络量子物联网（IoT）安全框架，用于建模、防护和检测量子密钥分发（QKD）安全物联网通信环境中的攻击。该框架集成了异构物联网流量生成、网关辅助路由、边缘处理、QKD密钥池管理、量子同步临时加密（Q-SEE）、跨层对抗攻击注入以及基于AI的多类别检测。与传统主要捕获数据包级或流级异常的物联网入侵数据集不同，所生成的数据集表征了物联网会话、网络延迟、队列压力、QKD状态、密钥消耗、加密模式转换、密文元数据以及网络量子风险的联合行为。研究人员利用80个物联网设备、3个网关、2个边缘服务器、4个网络量子控制平面节点和1个对抗编排器，开发了一个基于Python/SimPy/NetworkX的仿真系统。最终仿真生成了46,351条记录，涵盖76个特征，包括正常流量、5种传统物联网攻击以及6种新型网络量子攻击，包括QKD密钥池枯竭、QBER伪装、虚假QKD健康状态注入、加密降级诱导、队列-密钥耦合以及多向量网络量子编排。Q-SEE根据QBER、密钥速率、密钥可用性、设备关键性、降级压力及风险，自适应地在QKD-OTP、QKD同步AES-256临时模式、后量子密码（PQC）回退、降级模式和阻塞模式之间进行选择。随后，使用可部署的网络量子证据训练了一个泄漏感知的量子感知Kolmogorov-Arnold网络（QKAN）。最终的非风险QKAN模型达到了98.79%的测试准确率、98.61%的宏平均F1分数、98.85%的加权F1分数和99.78%的宏平均AUC值，证明了其对传统攻击和网络量子物联网攻击的有效检测能力。
